Curso DP-750 – Ingeniería de datos con Azure Databricks en Microsoft Azure
El curso DP-750: Implement data engineering solutions using Azure Databricks es una formación oficial de Microsoft centrada en el diseño e implementación de soluciones de ingeniería de datos en Microsoft Azure mediante el uso de Azure Databricks. Este curso aborda cómo procesar, transformar y gestionar grandes volúmenes de datos en entornos cloud, aplicando arquitecturas modernas de datos.
Durante la formación, los participantes aprenden a construir pipelines de datos, automatizar procesos de ingesta y transformación, y trabajar con datos estructurados y no estructurados en escenarios empresariales. Está orientado a perfiles técnicos como ingenieros de datos, desarrolladores, arquitectos cloud y especialistas en analítica que gestionan plataformas de datos en organizaciones.
El valor práctico del curso DP-750 reside en su enfoque aplicado a la empresa, permitiendo desarrollar soluciones escalables que optimizan el tratamiento de datos, mejoran la calidad de la información y facilitan el análisis avanzado. Al tratarse de un curso oficial de Microsoft, garantiza contenidos actualizados y alineados con las mejores prácticas del sector. Además, esta formación es bonificable a través de FUNDAE, facilitando su integración en planes de capacitación empresarial.
Descripción general del curso DP-750
El curso DP-750: Implement data engineering solutions using Azure Databricks es una formación oficial de Microsoft orientada al diseño y desarrollo de soluciones de ingeniería de datos en entornos cloud utilizando Microsoft Azure y Azure Databricks. Este curso permite a los profesionales trabajar con grandes volúmenes de datos, aplicando tecnologías modernas para el procesamiento y análisis de datos en la nube.
A lo largo de la formación, el alumno aprenderá a configurar y gestionar clusters de datos, desarrollar pipelines de procesamiento y transformar datasets mediante entornos colaborativos como Databricks. El curso aborda escenarios reales donde la ingesta, transformación y almacenamiento de datos son clave para sistemas de análisis, inteligencia artificial y reporting empresarial.
Esta formación está especialmente dirigida a perfiles técnicos como ingenieros de datos, desarrolladores y arquitectos cloud, que trabajan en proyectos donde la gestión eficiente del dato es crítica. Su enfoque práctico permite implementar soluciones escalables que optimizan los flujos de datos y mejoran la calidad de la información en entornos empresariales.
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¿Para qué sirve la certificación DP-750 de Microsoft en el entorno profesional?
La certificación DP-750, centrada en la ingeniería de datos con Azure Databricks dentro del ecosistema Microsoft Azure, permite a los profesionales demostrar su capacidad para diseñar y gestionar soluciones de procesamiento de datos a gran escala. En el mercado laboral, esta certificación valida habilidades clave en el tratamiento, transformación y preparación de datos para análisis avanzado y proyectos de inteligencia artificial.
Está orientada a perfiles técnicos como data engineers, desarrolladores, arquitectos cloud y consultores de datos, que trabajan en proyectos reales donde es necesario construir pipelines de datos robustos, automatizar procesos de ingestión y preparar información para sistemas analíticos y de reporting. En empresa, estas competencias se aplican directamente en plataformas de datos modernas, integraciones cloud y soluciones de Big Data.
A nivel profesional, el curso DP-750 facilita la especialización en ingeniería de datos en Azure, mejorando la empleabilidad y permitiendo acceder a roles clave en proyectos de transformación digital. Aporta las capacidades necesarias para gestionar el ciclo completo del dato, optimizar procesos y contribuir a la toma de decisiones basada en datos en entornos empresariales.
Aplicaciones profesionales de Azure Databricks
Azure Databricks, integrado en el ecosistema de Microsoft Azure, es una plataforma de analítica y procesamiento de datos diseñada para trabajar con grandes volúmenes de información en entornos empresariales. En el contexto del curso DP-750, esta tecnología se utiliza para construir soluciones de ingeniería de datos que permiten automatizar el tratamiento de datos y preparar información para su posterior análisis.
En la práctica, Azure Databricks se aplica en múltiples escenarios empresariales: automatización de procesos de ingestión y transformación de datos, desarrollo de pipelines de datos para aplicaciones analíticas, análisis de grandes datasets para inteligencia empresarial y soporte a sistemas de reporting y toma de decisiones. Por ejemplo, permite procesar datos de ventas, optimizar operaciones logísticas o integrar información de diferentes sistemas corporativos en una única plataforma de datos.
El curso DP-750 aporta una visión aplicada que permite implementar estas soluciones en proyectos reales, ayudando a las organizaciones a mejorar la gestión del dato, reducir tiempos de procesamiento y facilitar el desarrollo de soluciones escalables alineadas con las necesidades del negocio.
Que incluyen los cursos y certificaciones oficiales Microsoft en Nanfor
La formación incluye material de Microsoft Learn, presentaciones de tutores expertos, laboratorios autorizados, tutorías especializadas, sesiones personalizadas con tutor experto, preparación para certificación y certificado de finalización, combinando contenidos institucional con el acompañamiento experto de Nanfor.
Conocer todos los componentes
Ventajas de la formación en DP-750
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Especialización en ingeniería de datos con Azure Databricks: Desarrollo de soluciones modernas de procesamiento y transformación de datos a gran escala.
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Construcción de pipelines de datos escalables: Automatización de ingestión, transformación y despliegue de datos en entornos cloud.
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Integración completa con el ecosistema Azure: Conexión con servicios como Azure Storage, Data Factory o Power BI para soluciones end‑to‑end.
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Optimización del procesamiento y análisis de datos: Mejora del rendimiento y reducción de tiempos en proyectos de Big Data y analítica.
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Alta demanda en perfiles de Data Engineer: Capacitación alineada con uno de los roles más solicitados en proyectos de datos y transformación digital.
Requisitos previos
Para aprovechar al máximo el curso DP‑750, se recomienda:
- Conocimientos básicos de análisis de datos y estructuras de datos
- Experiencia con SQL para consulta y transformación de datos
- Conocimientos de Python aplicado a ingeniería de datos
- Familiaridad con Microsoft Azure y entornos cloud
- Experiencia o nociones de pipelines de datos, ETL y modelado de datos
Preparación para la certificación DP-750 de Microsoft
La formación DP‑750 de Nanfor prepara para la certificación oficial Microsoft Certified: Azure Databricks Data Engineer Associate, validando las competencias necesarias para diseñar, implementar y mantener soluciones de ingeniería de datos en entornos empresariales utilizando Azure Databricks dentro del ecosistema Microsoft Azure.
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Duración del curso:
100 horas
Información general del curso
¿A quién va dirigido el curso DP-750 de Microsoft?
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Ingenieros de datos (Data Engineers) que trabajan con Azure Databricks
- Desarrolladores y arquitectos de soluciones de datos en la nube
- Profesionales de analítica y Big Data en entornos Azure
- Especialistas en pipelines de datos, ETL y arquitecturas Lakehouse
- Perfiles con experiencia en SQL, Python y procesamiento de datos
Objetivos del curso DP-750 y qué aprenderás
Al finalizar el curso DP‑750, el participante será capaz de:
- Diseñar e implementar soluciones de ingeniería de datos con Azure Databricks
- Crear y gestionar pipelines de datos escalables en entornos cloud
- Ingerir, transformar y modelar datos utilizando SQL, Python y Apache Spark
- Aplicar arquitecturas modernas como Lakehouse para gestión de datos empresariales
- Implementar prácticas de seguridad, gobernanza y calidad del dato con Unity Catalog
- Monitorizar, optimizar y mantener workloads de datos en producción
- Integrar Azure Databricks con servicios del ecosistema Azure en soluciones end‑to‑end
Elementos de la colección DP-750 de Microsoft Learn
- Configurar y administrar un entorno de Azure Databricks
- Proteger y gobernar objetos en Unity Catalog en Azure Databricks
- Preparar y procesar datos con Azure Databricks
- Desplegar y mantener canalizaciones de datos y cargas de trabajo en Azure Databricks
Contenido del curso DP-750 – Programa oficial
Unidad 1: Explorar Azure Databricks
- Primeros pasos en Azure Databricks
- Identificar cargas de trabajo de Azure Databricks
- Entendiendo los conceptos clave
- Gobierno de datos a través del catálogo de Unity y de Microsoft Purview
- Laboratorio 1: Explorar Azure Databricks
Unidad 2: Seleccionar y configurar el proceso en Azure Databricks
- Elegir un tipo de proceso adecuado
- Configurar el rendimiento del proceso
- Configurar características del proceso
- Instalar bibliotecas para el proceso
- Configurar el acceso al proceso
- Laboratorio 2: Seleccionar y configurar el proceso en Azure Databricks
Unidad 3: Crear y organizar objetos en el catálogo de Unity
- Aplicar convenciones de nomenclatura
- Creación de un catálogo
- Crear esquema
- Crear tablas y vistas
- Creación de volúmenes
- Implementar operaciones DDL
- Implementar catálogo extranjero
- Configurar instrucciones de AI/BI Genie
- Laboratorio 3: Crear y organizar objetos en el catálogo de Unity)
Unidad 4: Proteger objetos del catálogo de Unity
- Descripción del ciclo de vida de las consultas
- Implementar estrategias de control de acceso
- Comprender el control de acceso específico
- Implementar filtrado de filas y enmascaramiento de columnas
- Acceder a secretos de Azure Key Vault
- Autenticación del acceso a datos con entidades de servicio
- Autenticar el acceso a los recursos mediante identidades administradas
- Laboratorio 4: Proteger objetos del catálogo de Unity
Unidad 5: Controlar los objetos de Unity Catalog
- Crear y conservar definiciones de tabla
- Configurar ABAC con etiquetas y directivas
- Aplicar directivas de retención de datos
- Configurar y administrar el linaje de datos
- Configuración del registro de auditoría
- Diseñar una estrategia segura de Delta Sharing
- Laboratorio 5: Controlar objetos del catálogo de Unity
Unidad 6: Diseñar e implementar modelado de datos con Azure Databricks
- Diseñar la lógica de ingesta y la configuración del origen de datos
- Elegir una herramienta de ingesta de datos
- Elegir un formato de tabla de datos
- Diseñar e implementar un esquema de particiones
- Elegir un tipo de dimensión variable lenta (SCD)
- Implementar una dimensión SCD tipo 2
- Diseñar una tabla temporal para histórico
- Elegir la granularidad adecuada
- Elegir tablas administradas o no administradas
- Diseñar una estrategia de clustering
- Laboratorio 6: Diseñar e implementar un modelo de datos en el catálogo de Unity
Unidad 7: Ingerir datos en el catálogo de Unity
- Ingerir datos con Lakeflow Connect
- Ingesta de datos con cuadernos
- Ingesta de datos con métodos SQL
- Ingesta de datos con fuente CDC
- Ingerir datos con streaming estructurado de Spark
- Ingerir datos con el cargador automático
- Ingerir datos con canalizaciones declarativas de Lakeflow
- Laboratorio 7: Ingerir datos en el catálogo de Unity
Unidad 8: Limpiar, transformar y cargar datos en el catálogo de Unity
- Generación de perfiles de datos
- Elegir tipos de datos de columna
- Resolver duplicados y nulos
- Transformar datos con filtros y agregaciones
- Transformar datos con combinaciones
- Transformar datos con desnormalización y pivotes
- Cargar datos con combinación, inserción y anexión
- Laboratorio 8: Limpiar y transformar datos en Unity Catalog
Unidad 9: Implementar y administrar restricciones de calidad de datos
- Implementar comprobaciones de validación
- Implementar comprobaciones de tipos de datos
- Detectar y gestionar la desviación del esquema
- Administrar la calidad de los datos con expectativas
- Laboratorio 9: Implementar y administrar restricciones de calidad de datos
Unidad 10: Diseñar e implementar canalizaciones de datos
- Diseñar el orden de las operaciones
- Elegir Notebook o Lakeflow Pipelines
- Diseñar la lógica de trabajo de Lakeflow
- Diseñar el manejo de errores
- Crear canalización con cuadernos
- Crear canalización con canalizaciones declarativas
- Laboratorio 10: Diseñar e implementar canalizaciones de datos
Unidad 11: Implementar trabajos de Lakeflow
- Crear configuración e instalación del trabajo
- Configuración de desencadenadores
- Programación de un trabajo
- Configuración de alertas
- Configurar reinicios automáticos
- Laboratorio 11: Implementar trabajos de Lakeflow
Unidad 12: Implementar procesos de ciclo de vida de desarrollo
- Aplicar buenas prácticas de control de versiones
- Gestionar ramas y pull requests
- Implementar estrategia de pruebas
- Configurar y empaquetar DAB
- Implementar despliegue con CLI de Databricks
- Laboratorio 12: Implementar procesos de ciclo de vida de desarrollo
Unidad 13: Supervisar, solucionar problemas y optimizar cargas de trabajo
- Supervisión y consumo de clústeres
- Solución de problemas de trabajos Lakeflow
- Solución de problemas de Spark
- Implementar streaming de logs
- Laboratorio 13: Monitorizar y optimizar cargas de trabajo
Unidad 14: Conclusión del curso
- Resumen y cierre del curso
- Próximos pasos en el aprendizaje
Nuestro factor diferenciador: Laboratorios prácticos
| Laboratorios de Nanfor |
Competencias técnicas desarrolladas |
Resultado práctico del aprendizaje |
| Preparación del entorno Azure Databricks |
Creación de workspace, configuración inicial del entorno cloud |
El alumno despliega un entorno completo de ingeniería de datos |
| Exploración de Azure Databricks |
Uso de notebooks (Python, SQL, Markdown) y entorno colaborativo |
El alumno trabaja como data engineer en entorno real de desarrollo |
| Configuración de clusters y compute |
Creación y gestión de clusters, librerías y recursos |
El alumno optimiza infraestructura de procesamiento distribuido |
| Creación de estructuras en Unity Catalog |
Definición de catálogos, esquemas, tablas y vistas |
El alumno organiza datos con gobernanza empresarial |
| Implementación de seguridad en datos |
Control de acceso a nivel de fila y columna, gestión de secretos |
El alumno protege datos sensibles cumpliendo requisitos empresariales |
| Gobernanza de datos en Lakehouse |
Uso de Unity Catalog para control de datos y metadatos |
El alumno aplica gobierno de datos en plataformas modernas |
| Modelado de datos en arquitectura Medallion |
Diseño de capas Bronze, Silver y Gold |
El alumno estructura datos para analítica avanzada |
| Ingesta de datos en Databricks |
Carga de datos desde múltiples orígenes |
El alumno conecta fuentes reales de datos empresariales |
| Transformación de datos (ETL/ELT) |
Limpieza, transformación y carga con PySpark y SQL |
El alumno construye pipelines robustos de datos |
| Gestión de calidad de datos |
Implementación de constraints y validaciones |
El alumno asegura la integridad y consistencia de datos |
| Diseño de pipelines de datos |
Creación de pipelines escalables de procesamiento |
El alumno automatiza la transformación de datos |
| Automatización con jobs (Lakeflow / workflows) |
Programación y ejecución automática de tareas |
El alumno implementa procesos productivos automatizados |
| Integración con servicios Azure |
Integración con Data Factory, monitorización y seguridad |
El alumno conecta Databricks con el ecosistema Azure |
| Gestión del ciclo de vida (DevOps) |
Versionado, despliegue y control del desarrollo |
El alumno aplica buenas prácticas de desarrollo en datos |
| Monitorización de pipelines |
Uso de métricas, logs y herramientas de seguimiento |
El alumno detecta errores y mantiene soluciones activas |
| Optimización de rendimiento |
Ajuste de queries, tuning de Spark y recursos |
El alumno mejora costes y eficiencia de procesamiento |
| Desarrollo de solución end-to-end |
Integración completa de ingestión, transformación y despliegue |
El alumno implementa una solución de datos completa lista para producción |
Idioma del curso
- Curso: Inglés / Español
- Labs: Inglés / Español
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Nanfor, centro de formación TIC oficial de Microsoft
Nanfor es un centro de formación TIC a medida, especializado en capacitación tecnológica para profesionales y empresas, y está oficialmente homologado por Microsoft como:
- Microsoft Solutions Partner – Training Services
- Microsoft Cloud Partner
Estas homologaciones acreditan que Nanfor cumple con los estándares de Microsoft para impartir cursos técnica, utilizando contenidos de Microsoft y Microsoft Certified Trainers (MCTs), garantizando calidad, actualización continua y alineación con las certificaciones.
Preguntas frecuentes sobre el curso DP-750
¿Qué es el curso DP-750 de Microsoft Azure Databricks?
El curso DP-750 es una formación oficial de Microsoft centrada en la implementación de soluciones de ingeniería de datos utilizando Azure Databricks dentro del ecosistema Microsoft Azure.
¿Para qué sirve la certificación DP-750 de Microsoft en Azure Databricks?
La certificación DP-750 valida la capacidad para diseñar, construir y gestionar pipelines de datos escalables en entornos cloud, aplicando ingeniería de datos en Azure Databricks para proyectos empresariales.
¿El curso DP-750 de Microsoft sobre ingeniería de datos en Azure es oficial?
Sí. El curso DP-750 es una formación oficial de Microsoft, basada en Microsoft Learn y alineada con las mejores prácticas en ingeniería de datos y soluciones cloud.
¿Qué diferencia hay entre el curso DP-750 de Microsoft Azure Databricks y otras certificaciones Microsoft?
El curso DP-750 se centra específicamente en ingeniería de datos con Azure Databricks y arquitecturas Lakehouse, mientras que otras certificaciones de Azure abordan almacenamiento, análisis o desarrollo de forma más general.
¿El curso DP-750 de Microsoft Azure Databricks es bonificable a través de FUNDAE?
Sí. El curso DP-750 es bonificable a través de FUNDAE, sujeto a las condiciones y requisitos establecidos por la empresa.
¿Cuál es la duración y acceso del curso DP-750 de Microsoft Azure Databricks?
El curso DP-750 tiene una duración aproximada de 100 horas y ofrece acceso al aula virtual durante 3 meses, permitiendo avanzar de forma flexible.
¿El curso DP-750 de Microsoft Azure Databricks está incluido en LaaS de Nanfor?
Sí. El curso DP-750 forma parte del servicio LaaS Cert, facilitando el acceso a esta formación junto con otras formaciones oficiales de Microsoft.
¿Qué nivel técnico requiere el curso DP-750 de Microsoft en Azure Databricks?
El curso DP-750 requiere un nivel intermedio, dirigido a profesionales con conocimientos en SQL, Python, Azure y conceptos de ingeniería de datos.
¿Qué salidas profesionales ofrece el curso DP-750 de Microsoft Azure Databricks?
El curso DP-750 permite acceder a roles como ingeniero de datos, arquitecto de datos, desarrollador de soluciones de datos o especialista en Big Data en entornos empresariales basados en Azure.
